Il Lavoro: non è cosa da umani

Quando le macchine a vapore iniziarono ad assistere l’uomo nel lavoro, iniziò la prima rivoluzione industriale. Dai campi sempre più persone si spostarono nelle fabbriche. In meno di un secolo altre meraviglie della tecnica come l’elettricità, la chimica industriale e macchine sempre più complesse e precise diedero all’Uomo la possibilità di produrre sempre di più e con minore fatica. Il mondo aveva già cambiato volto ma era solo l’inizio di una lunga marcia verso una progressiva automazione del lavoro.

Il rapporto tra uomo e macchina era cambiato e ora erano gli uomini ad assistere le macchine nella produzione, non il contrario. Insieme all’arrivo dell’elettronica e ad una maggiore autonomia in uno spettro sempre più ampio di ambiti produttivi, la forza lavoro necessaria divenne sempre più esigua. Il sistema produttivo iniziò così progressivamente a spostare le persone dalle fabbriche agli uffici, assegnandogli via via i compiti di produzione immateriale che alle macchine erano preclusi.

La macchina era il braccio, l’uomo era il cervello. Quando questa situazione si andò a configurare in buona parte del mondo occidentale c’erano però già le avvisaglie di un cataclisma molto maggiore che è ancora in corso: l’informatizzazione del lavoro. L’introduzione dei computer commerciali fece ricominciare il ciclo: di nuovo la macchina assisteva l’uomo nel lavoro, questa volta immateriale. Prima toccò alla contabilità e all’amministrazione, all’archivistica e a tutto quello che era vicino al mondo dei numeri e delle informazioni. Poi a tutti gli altri e in breve divenne raro avere un lavoro dove non fosse in qualche modo coinvolto un dispositivo elettronico personale.

Oggi siamo a cavallo di un altro capovolgimento: come successo per il lavoro manuale, anche per alcuni lavori “di testa” le macchine assumeranno un ruolo centrale e gli uomini diventeranno via via manutentori di sistemi autonomi nel gestire informazioni, fornire servizi, decidere, creare.

Dopo questa lunga premessa veniamo al vero tema dell’articolo, che non sono le considerazioni politiche, storiche, sociologiche e sopratutto economiche che normalmente circondano questo tema, perché non sono di mia competenza.

Quello di cui vi voglio parlare è delle attività in cui l’uomo diventerà obsoleto nel breve termine e delle soluzioni tecniche che lo renderanno tale. Ho selezionato alcune professioni per cui la sostituzione, parziale o totale, dell’uomo è più probabile e i cui aspetti tecnici sono più semplici da raccontare. Inoltre ho privilegiato quelli che utilizzano tecnologie già commercializzate o che si approssimano alla maturità.

Se volete una valutazione esaustiva della probabilità che il vostro lavoro sparisca nel breve termine, vi segnalo il lavoro di Frey e Osborne che indicizzano secondo vari fattori economici, sociali e tecnologici (non esclusivamente legati all’automazione diretta) la probabilità di sparizione delle varie professioni. Potete cercare il vostro lavoro in questo comodo specchietto interattivo realizzato dal sito della BBC.

Tassisti e Camionisti

Uno dei lavori in cui le nuove tecnologie potrebbero portare un’automazione tanto pervasiva quanto inaspettata è indubbiamente quello del guidatore. Se fino ad un decennio fa la guida di un veicolo su strada sembrava fuori portata per un software, la maturità raggiunta dai prototipi attuali lascia pochi dubbi sul potenziale delle applicazioni commerciali. Già per il 2020 potrebbero essere disponibili veicoli autonomi sia per il mercato privato che per quello business.

La self-driving car di Google

Ma come funzionano esattamente questi veicoli e cosa ci ha impedito fino ad oggi di costruirli? Parte dei problemi che risolvono sono ormai abbastanza banali: identificare la propria posizione e decidere un itinerario in autonomia è qualcosa che sa fare anche il vostro cellulare attraverso GPS, rete cellulare e un software di navigazione come può essere Google Maps. Allo stesso modo, la sensoristica a bordo è spesso abbastanza comune e a seconda dei modelli può variare in numero e complessità ma si riconduce sempre a videocamere e sensori che funzionano in maniera similare ad un radar, emettendo vari tipi di onde per mappare la zona circostante.

La questione si fa più complicata quando si va sul software che effettivamente conduce la macchina su strada; i pezzi veramente complessi e innovativi che i vari produttori stanno sviluppando si occupano di svolgere fondamentalmente tre grossi compiti:

  • riconoscere la natura degli oggetti circostanti (auto, ciclisti, tombini, buche…)
  • ricondurre la situazione corrente a scenari noti, prevedendo traiettorie e cambiamenti degli oggetti tracciati
  • decidere una traiettoria ideale per evitare pericoli per il guidatore e per gli altri e ovviamente per andare nella direzione richiesta

Per svolgere adeguatamente questi compiti sono necessarie tecniche di Computer Vision complesse ma anche di Deep Learning che hanno avuto sviluppi interessanti in questa direzione solo negli ultimi anni con un grado di precisione, sopratutto nel riconoscimento di oggetti, senza il quale sarebbe difficile ritenere affidabile un veicolo autonomo.

Parte del convoglio di camion Volvo a guida autonoma

Commessi

Già da anni abbiamo visto apparire nei supermercati le casse automatiche. L’utilizzo di queste casse è spesso assistito da una persona fisica ma anche considerando gli anziani particolarmente goffi e lenti, ci si può facilmente rendere conto di come questa disposizione permetta ad un singolo dipendente di gestire un numero di casse molto maggiore rispetto alla singola cassa del modello tradizionale.

Quindi come mai queste cassa automatiche non sono ovunque ma solo in supermercati, caselli autostradali e poco altro? Per tante ragioni: non tutti gli esercizi commerciali hanno una struttura tale per cui sia utile avere casse automatiche, per altri non sarebbe economicamente conveniente mentre per altri la sostituzione sta avvenendo con una competizione da parte di esercizi diversi, come i sempre più numerosi shop 24/7 automatici che vendono snack, bibite, caffè o generi di prima necessità. Infine ci sono tutti quegli esercizi commerciali in cui il commesso non è lì solo per fare un conto e mettere in un sacchetto gli acquisti ma contribuisce con consigli e informazioni accumulate in anni di esperienza alla decisione di acquisto per trovare il prodotto più adatto al cliente.

Quindi dove è previsto un cambiamento? Nell’ultimo caso l’elemento umano sembra troppo pervasivo mentre negli altri il limite non sembra essere tecnologico. E invece proprio nell’automazione dell’assistenza all’acquisto si stanno facendo progressi sempre maggiori attraverso quelli che vengono definiti “Conversational Sales Assistant”. Per ora esistono principalmente in forma digitale, con interfacce sia testuali che vocali, e prendono la forma sia di ChatBot veri e propri, sia di menù interattivi navigabili che in base alle vostre informazioni personali, scelte, richieste e comandi vi permette di esplorare il sito, rispondendo a domande e affermazioni in linguaggio naturale con risposte testuali, schede dei prodotti o schede informative.

Nella prima categoria ricadono ad esempio quelli presentati da Facebook giusto pochi giorni fa per fare da showcase alle nuove funzionalità di Messenger, oppure quello di Sephora su Kik. In questo caso si tratta di una tecnologia (modelli conversazionali basati su reti neurali, assumendo che siano questi i casi) non nuovissima ma arrivata solo ora ad una maturità tale da attirare investimenti da parte di brand famosi come appunto Sephora o H&M.

Nella seconda categoria invece ricade ad esempio l’esperimento condotto da NorthFace che utilizzando Watson di IBM, ha realizzato un e-commerce interattivo in cui navigare ponendo domande e richieste al sito. Questo rispondeva interpretando prima la richiesta del cliente e poi cercando nella mole di informazioni disponibili quale secondo lui era la risposta più coerente.

Un altro filone, totalmente differente e secondo me meno interessante è quello che riguarda l’integrazione con robot umanoidi nei negozi fisici che, nonostante qualche audace tentativo, sembra troppo prematura per fornire un reale valore aggiunto al cliente.

Per ora abbiamo guardato a quelle che sono le opzioni per sostituire i commessi come li conosciamo oggi, ma allargando per un attimo lo sguardo sulla grande distribuzione nel suo complesso possiamo vedere numerosi filoni di sperimentazione che puntano a ripensare l’esperienza di acquisto e consumo nel suo complesso, spesso col risultato di ridurre la necessità di commessi, siano essi umani o artificiali.

Il drone sperimentale di Amazon Prime Air

Si va da servizi già esistenti come Amazon Prime Now / Air o i sistemi per ordinazioni in bar e ristoranti totalmente digitali, a concept di vario tipo che integrano reale e digitale per offrire le informazioni necessarie e personalizzate al cliente: IoT, mobile, wearables e applicazioni di computer vision stanno dando vita ad una moltitudine di sperimentazioni sia per nuove modalità di acquisto che per l’analisi di quelle esistenti, ad esempio con sistemi che tracciano e analizzano il movimento dei singoli clienti all’interno del negozio.

Agricoltore

Già dalla prima rivoluzione industriale le macchine agricole hanno aiutato l’uomo a coltivare meglio e a coltivare di più. I mutamenti sociali creati dallo spostamento della forza lavoro dalle campagne alle città, hanno ridefinito il volto di tutte le nazioni sviluppate. Ad oggi nei paesi industrializzati la forza lavoro impiegata in agricoltura è una frazione irrisoria rispetto a quella di due secoli fa, ma ancora i limiti umani limitano la produttività.

Questo settore mostra una particolare attrattiva per gli sperimentatori, forse per la grande disponibilità di investimenti o forse per il ruolo che la produzione del cibo riveste all’interno della vita di ognuno di noi. Vediamo quindi alcune delle tante innovazioni che stanno prendendo piede nel mondo agricolo.

Si parte con i trattori a guida autonoma non molto diversi dalle auto di cui abbiamo parlato prima ma che si confrontano con una serie di problematiche più semplici. Guidare in un campo è meno complesso di guidare su strada e perciò sono già utilizzati da qualche tempo soluzioni che continuano a maturare ed evolvere: non ci sono molti ostacoli da evitare, le velocità sono inferiori e ci sono indicazioni ben definite che determinano il percorso e il movimento. Inoltre la precisione di movimento di un software garantisce che non si debba ripassare il terreno per ararlo a causa di una svolta troppo larga o che alcune parti del campo rimangano non seminate o vengano seminate in maniera non ottimale. Le soluzioni commerciali attualmente in uso non sono ancora al livello di quelle viste in Interstellar, che, in totale autonomia, riescono a gestire un campo e coordinarsi tra di loro, ma l’obiettivo nel medio termine è esattamente quello.

Video amatoriale di un agricoltore e del suo nuovo trattore a guida autonoma

Le tecnologie determinanti per questo salto tecnologico son le stesse che han reso possibili le auto a guida autonoma: Deep Learning applicato alla computer vision e in generale un’evoluzione dell’ingegnerizzazione legato ai sistemi di controllo basati su modelli di Machine Learning, oltre al consolidamento delle tecnologie basate su localizzazione in tempo reale tramite GPS.

L’uso di questi trattori è parte integrante di un’evoluzione più ampia all’interno delle tecnologie agricole che prende il nome di Agricoltura di Precisione. In questa etichetta ricadono tutte quelle tecniche che, utilizzando varie tecnologie, puntano a massimizzare la resa delle coltivazioni andando ad analizzare in dettaglio le condizioni del campo e prendendo decisioni diverse in base sia alla situazione globale dell’area coltivata sia a quella locale di determinate parti del campo, differenziando così gli interventi agronomici.

Le informazioni vengono raccolte attraverso vari strumenti: fino a qualche anno fa si utilizzavano i trattori stessi (localizzati tramite GPS) o immagini satellitari (poco precise) ma oggi la rivoluzione la portano i droni con fotocamere multispettrali che permettono di mappare in tempo reale il campo con immagini scattate a differenti bande dello spettro luminoso le quali vengono analizzate e vengono estratte un gran numero di informazioni sulla conformazione del terreno, sulle piante e sul loro stato di salute. Questo è possibile perché piante più vigorose riflettono la luce in maniera diversa nelle diverse frequenze dello spettro. La disciplina che si occupa di studiare questi fenomeni è chiamata biofisica.

Esempio di spettrometria aerea

Grazie a queste mappature gli agricoltori possono accorgersi di eventuali problemi, stimare la resa dei campi e sopratutto decidere per interventi localizzati di modo da migliorare lo stato di salute complessivo della coltura e quindi la produttività.

Numerose soluzioni commerciali già permettono di integrare i dati raccolti dai droni con le azioni dei trattori a guida autonoma: in base alle analisi compiute possono essere determinate automaticamente ad esempio le dosi dei pesticidi da distribuire nelle varie zone del campo, che verranno applicate differentemente dai software montati a bordo del trattore. Una soluzione alternativa è l’utilizzo dei droni stessi per distribuire per via aerea erbicidi e pesticidi.

Altri problemi stanno venendo affrontati da soluzioni più acerbe. Una menzione irrinunciabile va al lavoro della Deep Field Robotics, una divisione sperimentale di Bosch, che tra le altre cose sta lavorando ad un robot in grado di estirpare autonomamente e con precisione le erbe infestanti. Come? Come si faceva una volta: guardando, decidendo cosa è un’erbaccia e cosa è la pianta da tenere, estirpando quindi tutto ciò che è indesiderato. Anche in questo caso i progressi nella computer vision e nella precisione nella classificazione delle immagini sono fondamentali. Il resto lo fa la proverbiale qualità dell’ingegneria tedesca.

Abbiamo visto una lunga carrellata di attività e lavori che fino ad ieri sembravano inaffrontabili da un software ma la lista potrebbe continuare ancora a lungo: cuochi, analisti finanziari, centralinisti, contabili, macellai e molti altre categorie sono a rischio nel futuro prossimo mentre altre meno ovvie come i manager e i CEO, i giornalisti, gli odontoiatri, i medici generici e i chirurghi, i gioiellieri iniziano ad avvistare da lontano l’arrivo di un’automazione che fino ad oggi li aveva ignorati.

Anche volendosi astenere da qualunque considerazione politica, economica e filosofica alcune domande sono irrinunciabili: il lavoro è ancora qualcosa di umano? Manterrà il ruolo che ha avuto fino ad oggi o diventerà un ricordo del passato? Si creeranno nuove professioni non automatizzabili o il sistema si adatterà per ridistribuire quanto prodotto dalle macchine? Oppure collasserà sotto il peso del cambiamento? E sopratutto, domanda più importante, data la grande mole di tempo libero che ci si prospetta davanti, riusciremo ad insegnare alle macchine a fare uno spritz decente?